如何提高 DBMS 性能

DBMS 性能优化简介

在信息管理领域，数据库管理系统 (DBMS) 的效率对于数据的快速检索以及基于它的应用程序的适用性至关重要。优化是指审查 DBMS 实现的体系结构、算法和数据结构，以使其更快、更可靠、更具可扩展性的过程。

数据库设计最佳实践

模式优化

关键在于要认识到任何良好 DBMS 的基础都是模式。优化的模式增强了关系的创建，以最大程度地减少冗余，同时提高数据搜索所需的时间。在考虑模式优化时，应遵循的常见原则包括正确确定数据类型、限制 null 值以及安排表以减少连接的复杂性。

规范化与反规范化

规范化是指以一种很少或没有重复和关系的方式组织数据。我知道这是通过一套规则（范式）来实现的，这些规则可以最小化数据异常。但存在一个缺点，即过度规范化会导致查询和连接复杂，从而影响数据库的性能。例如，一些 DBA 容忍反规范化或冗余，即有意在数据库中引入冗余以减少查询复杂性并提高读取的并发性，尽管这存在存储密集型的缺点。

索引策略

许多人会同意，索引在提高数据访问效率方面至关重要。一些最佳实践包括标记频繁搜索的索引，应用复合索引以覆盖多个列，以及在文本密集型搜索查询上使用全文索引。这对于读取操作来说很好，但对于写入操作来说很危险：太多的索引会减慢操作速度，因为每次添加或更改新数据时，MySQL 都必须更新所有索引。

查询优化技术

编写高效的 SQL 查询

正确优化 SQL 查询是提高 DBMS 效率的重要手段。为了避免过度复杂化和不规则的查询行为，开发人员不应过于随意地使用通配符，而是将复合查询分解为子查询。此外，有效控制 SQL 函数、连接和子查询将为查询性能带来额外的优势。

使用查询分析器和优化器

随着技术的进步，大多数现代 DBMS 都集成了查询分析器和查询优化器，用于解释和推荐对 SQL 查询的更改。这些工具能够找出数据库的瓶颈、应该使用哪个索引，并提供有关正确查询优化技术的建议，以获得更好的响应时间。

执行计划分析

数据操作是 DBMS 中用于从一个或多个表中生成修改后输出的一组操作。当打印和检查执行计划时，开发人员可以发现未经建议的全表扫描或不同的次优连接方法，并在可能的情况下进行改进。

硬件和基础设施增强

硬件选择的重要性

DBMS 的物理级别受到其运行的物理资源的强度的显著影响和限制。为了正确优化系统的数据库进程，必须选择最合适的硬件组件，包括大容量 CPU、足够的 RAM 和有效的存储子系统。

SSD 与 HDD 的影响

SSD 技术在吞吐量、访问时间和延迟方面优于传统 HDD 技术，因为其读写操作能力更强。迁移到 SSD 有几个潜在的影响，包括显著的性能提升，这对于读取优化的工作负载来说是最好的。

配置和调优

数据库配置设置

因此，将数据库中的某些设置置于正确的位置以提高性能非常重要。这涉及内存指针、缓冲区、连接字符串和其他相关资源的设置。每个 DBMS 也有其自己的一套配置参数，这些参数可以根据其关联的具体工作负载进行敏感的调优。

连接池

连接池是一种决策，用于保存已打开并识别的数据库连接以备将来使用，以获得相似或更好的数据库连接。这项技术对于涉及大量并发客户端的瞬态应用程序（即许多客户端同时访问的应用程序）更有用，因为它有助于减少延迟并提高吞吐量。

内存分配和管理

内存管理是必须良好系统化的另一个领域，才能从数据库中获得良好的结果。在这方面，调整与缓存相关的系统参数以及为 DBMS 内的排序和临时存储空间分配内存，确实有助于提高磁盘 I/O 的效率以及查询性能。

负载均衡和集群

水平和垂直扩展

如前所述，有一种称为扩展的概念，旨在应对增加的工作负载。垂直扩展是指在特定服务器中增加资源，而另一方面，水平扩展是指将工作负载分布到多台服务器上。扩展的常规方法是分片过程，这对于大规模应用程序非常重要，因为它支持并行性和冗余。

分布式数据库

分布式数据库意味着数据存储在多个节点上，以增加可用性并使用户可以更快地访问存储在分布式节点上的数据，尤其是在地理位置分散的用户那里。通过使用异步数据库，组织可以实现所讨论数据基础设施的高可用性和可扩展性，但代价是管理所维护数据的一致性会更加困难。

实施数据库集群

分布式数据库将数据复制到多个节点，以增加自治性和增强地理分布用户的访问。在使用分布式数据库时，可以通过高可用性和可扩展性等功能来实现这些目标，尽管会增加数据一致性和管理的复杂性。

缓存机制

内存数据库

内存数据库将所有信息存储在内存中，因此它们避免了磁盘 I/O，使得读写非常快速。这种方法非常适合需要实时、低延迟地进行数据输入分析和访问的应用程序，例如高频交易或在线赌博。

使用缓存层

另一种技术是一级缓存系统，如 Redis 和 Memcached，它们有助于将频繁的读取请求从主数据库转移出去。在简单的层面上，这些解决方案是将查询结果或频繁访问的数据存储在内存中，从而减少 DBMS 的负载并加快响应时间。

查询结果缓存的好处

查询结果缓存涉及缓存最常用的查询结果，以避免不断执行查询并浪费时间。这在数据总体变化不大的读取密集型工作负载中尤其有用。

定期维护和监控

数据库健康监控工具

为了获得数据库系统的最佳性能，持续跟踪数据库的健康状况非常重要。有几种开源工具可供管理员使用来监控数据库，这些工具包括 Nagios、Zabbix 和 Prometheus 等；这些工具有助于监控数据库的活动，并且在出现可能影响用户的问题时，管理员会及时收到通知。

定期重建索引和更新统计信息

数据库在索引和索引文件方面存在一个弱点，这些文件可能随着时间的推移而碎片化，从而导致系统效率低下。重写索引和定期更新统计信息有助于 DBMS 在执行查询计划时决定正确的操作，并确保该操作在数据访问路径上是高效的。

数据库备份和恢复计划的重要性

数据备份和灾难恢复应始终在日常基础上进行，或者至少在发生灾难时计划应可行。不同的备份频率旨在在发生意外时使数据能够快速可用；应急计划包括在不中断业务运营的情况下恢复数据库功能的程序。

优化事务和并发控制

事务管理策略

事务的监管对于确保准确持有和快速执行至关重要。这意味着 Oracle 中的各种活动必须以分组处理多个事务的方式进行编程，并且任何给定事务中的对象数量应尽可能少，以最大程度地减少锁争用，从而提高吞吐量。

锁定机制

锁定机制有助于避免两个或多个进程同时使用某个资源时发生的冲突，但它们会大大减慢系统速度，以至于成为一个弱点。因此，诸如正确选择锁粒度级别、锁持续时间以及使用乐观并发控制等方法可以保证每个数据库操作的高效率以及获得结果的准确性。

使用高级数据库功能

分区表

表分区实际上是将大表拆分成许多小表，这反过来又提高了查询响应时间并减少了维护问题。它们根据范围、列表和哈希等对数据进行分区；这为根据数据访问方式优化数据提供了机会。

结论

因此，实现高效的 DBMS 性能是一个复杂的问题，可以通过优化数据库结构、查询操作、硬件系统、调优配置以及集成新技术来积极影响。